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android ocr 图像识别之tess-two试用

不需要任何so库,也兼容6.0以上版本 把tess-two添加到项目里,在app 的build.gradle里添加下面 dependencies { compile 'com.rmtheis:tess-two:7.0.0' } 1 2 3 然后从https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/tree/3.04.00下载项目需要的训练语言数据,下载后复制,到assets/tessdata目录下,之后把它复制到SD卡。 /** * 初始化ocr识别需要用到的训练数据 */ private void initOcr() { datapath = getFilesDir() + "/tesseract/"; checkFile(new File(datapath + "tessdata/"), "chi_sim"); } 1 2 3 4 5 6 7 /** * @param dir * @param language chi_sim eng */ private void checkFile(File dir, String language) { //如果目前不存在则创建方面,然后在判断训练数据文件是否存在 if (!dir.exists() && dir.mkdirs()) { copyFiles(lag); } if (dir.exists()) { String datafilepath = datapath + "/tessdata/" + language + ".traineddata"; File datafile = new File(datafilepath); if (!datafile.exists()) { copyFiles(lag); } } } 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 /** 把训练数据放到手机内存 * @param language "chi_sim" ,"eng" */ private void copyFiles(String language) { try { String filepath = datapath + "/tessdata/" + language + ".traineddata"; AssetManager assetManager = getAssets(); InputStream instream = assetManager.open("tessdata/" + language + ".traineddata"); OutputStream outstream = new FileOutputStream(filepath); byte[] buffer = new byte[1024]; int read; while ((read = instream.read(buffer)) != -1) { outstream.write(buffer, 0, read); } outstream.flush(); outstream.close(); instream.close(); } catch (FileNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 做完准备工作之后,待相机取到图片之后,调用doOcr方法即可获得识别结果,需要注意的是,该方法需要再子线程进行。 public void doOcr(Bitmap bitmap, String language) { TessBaseAPI baseApi = new TessBaseAPI(); baseApi.init(datapath, language); bitmap = bitmap.copy(Bitmap.Config.ARGB_8888, true); baseApi.setImage(bitmap); String resultTxt = baseApi.getUTF8Text(); baseApi.clear(); baseApi.end(); //get resultTxt to do something }

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Shotcut 26.1.30 发布,开源跨平台视频编辑器

Shotcut 26.1.30 现已发布,一些亮点更新内容如下: Hardware Video Decoding Settings > Preview Scaling > Use Hardware Decoder 默认启用,但 NVIDIA on Linux 除外。 在 Linux 系统上使用 VA-API,在 Windows 系统上使用 Media Foundation,在 macOS 系统上使用 Video Toolbox。 仅支持硬件可解码的编解码器;如果需要,会自动回退到软件解码。 除非使用线性 10 位 CPU处理模式或使用低功耗 CPU,否则可能不会带来显著的速度提升。 对 seeking 和 scrubbing 的影响有限——为了流畅编辑,仍然建议使用代理。 降低 CPU 使用率,从而有助于减少电池消耗保持系统低温运行。 未通过 0-copy 与 GPU 处理模式集成。 在 CPU 和 GPU RAM 之间传输未压缩的视频可能会成为瓶颈,因此此功能仅限于预览缩放或 1080p-60fps(或更低)的源。 高级用户可以通过设置环境变量MLT_AVFORMAT_HWACCEL_PPS=0来移除 1080p60 限制。 Export > Codec > Use hardware decoder 默认情况下已禁用,因为它有时会增加导出时间。 没有分辨率或帧速率限制。 可以降低导出过程中的 CPU 使用率,这可能对某些工作流程有益。 该设置具有持久性,将在不同会话和项目间保持生效。 用户可以自行在系统上进行测试,看看它是否能为特定硬件和工作流程带来好处。 更多详情可查看:https://www.shotcut.org/blog/new-release-26.01.30/

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Shotcut 25.08.16 发布,开源跨平台视频编辑器

Shotcut 25.08.16 现已发布,此版本修复了上一版本 25.07中的错误。具体更新内容如下: 修复了以前版本项目中的 Gain/Volume filter不显示其 UI 或关键帧的问题(在 v25.07 中出现问题)。 修复了Gain/Volume、Fade In Audio 和 Fade Out Audio filters中的 artifacts(在 v25.07 中出现问题)。 修复 Fedora Linux RPM 包频繁崩溃的问题(在 v25.05 中出现问题)。 修复了将 BT.709 color space 转换为 BT.2020 的问题。 在预览中添加了 BT.2020 color space 支持。 修复了路径或名称中包含&的导出文件保存错误名称的问题。 添加导出任务的上下文菜单中添加了Embed Markers as Chapters选项。 更新说明:https://www.shotcut.org/blog/new-release-250816/

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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